elasticsearch练习
最近在学习elasticsearch,做了⼀些练习，分享下练习成果，es基于6.7.2，⽤kibana处理DSL，有兴趣的伙伴可以⾃⼰试试
1.简单查询练习 source: test003/doc
1.1 查询name中包含\"li\"的⼈，
GET test003/_search{
\"query\": {
\"regexp\":{\"user\":\".*li.*\ }}
1.2 查询msg中含有birthday的数据，
GET test003/_search{
\"query\": {
\"match\":{\"message\":\"birthday\ }}
1.3 查询city上海的，
GET /test003/_search{
\"query\": {
\"match\":{\"city\":\"上海\ }}
1.4 查询name wangwu或lisi的，
GET test003/_search{
\"query\": {
\"terms\":{
\"user\":[\"lisi\ } }}
1.5 查询年龄⼤于35⼩于60的，同上/只显⽰name age city
GET test003/_search{
\"_source\": [\"name\ \"query\": {
\"range\": { \"age\": { \"gt\": 35, \"lt\": 60 } } }}
1.6 查询年龄⼤于30且city不在北京的，
GET test003/_search{
\"query\": {
\"bool\": {
\"must\": [
{\"range\": { \"age\": { \"gte\": 30 } }} ],
\"must_not\": [ {
\"term\": {
\"city\": \"北京\" } } ] } }}
1.7 查询name不含\"li\"且age⼤于20，
GET test003/_search{
\"query\": {
\"bool\": {
\"must\": [ {\"range\": { \"age\": { \"gte\": 20 } }} ],
\"must_not\": [ {\"regexp\": { \"user\": \".*li.*\" }} ] } }}
2.聚合复合查询 source: /employees/employee_info
2.1 查询salary最⾼的员⼯，只显⽰name和salary，返回top3
GET employees/_search{
\"_source\": [\"name\ \"size\": 3, \"sort\": [ {
\"salary\": {
\"order\": \"desc\" } } ],
\"aggs\": {
\"max_salary\": { \"max\": {
\"field\": \"salary\" } } }}
2.2 在gender 为male中，查询统计salary各项数据，top3
GET employees/_search{
\"sort\": [ {
\"salary\": {
\"order\": \"desc\" } } ],
\"size\": 3, \"aggs\": { \"male\": {
\"filter\": {\"term\": {
\"gender\": \"male\ \"aggs\": {
\"stats_salary\": { \"stats\": {
\"field\": \"salary\" } } } } }}
2.3 查询不同岗位的职员的最⾼salary
GET employees/_search{
\"aggs\": { \"job\": {
\"terms\": {\"field\": \"job.keyword\ \"aggs\": {
\"stats_salary\": { \"stats\": {
\"field\": \"salary\" } } } } }}
2.4 查询age⼤于25或salary⼤于12000的的java程序员
GET employees/employee_info/_search{
\"query\" : {
\"bool\": {
\"must\": [
{ \"match\": {
\"job\": \"Java Programmer\" }}, {
\"range\": { \"age\": { \"gte\": 25 } } }, {
\"bool\": {
\"should\": [ {
\"range\": { \"salary\": { \"gt\": 20000 } } } ] } } ] } }}
2.5 查询salary在15000下，15000-30000,30000以上的female员⼯
GET employees/_search{
\"size\": 3, \"sort\": [ {
\"salary\": {
\"order\": \"desc\" } } ],
\"aggs\": {
\"female_employee\": { \"filter\": {\"term\": {
\"gender\": \"female\ \"aggs\": {
\"salary_range\": {
\"range\": {
\"field\": \"salary\ \"ranges\": [ {
\"to\": 15000 }, {
\"from\": 15000, \"to\":30000 }, {
\"from\": 30000 } ] } } } } }}
数据源
// 操作数据3-聚合操作
PUT /employees/employee_info/_bulk{ \"index\" : { \"_id\" : \"1\" } }
{ \"name\" : \"Emma\{ \"index\" : { \"_id\" : \"2\" } }
{ \"name\" : \"Underwood\{ \"index\" : { \"_id\" : \"3\" } }
{ \"name\" : \"Tran\{ \"index\" : { \"_id\" : \"4\" } }
{ \"name\" : \"Rivera\{ \"index\" : { \"_id\" : \"5\" } }
{ \"name\" : \"Rose\{ \"index\" : { \"_id\" : \"6\" } }
{ \"name\" : \"Lucy\{ \"index\" : { \"_id\" : \"7\" } }
{ \"name\" : \"Byrd\{ \"index\" : { \"_id\" : \"8\" } }
{ \"name\" : \"Foster\{ \"index\" : { \"_id\" : \"9\" } }
{ \"name\" : \"Gregory\{ \"index\" : { \"_id\" : \"10\" } }
{ \"name\" : \"Bryant\``````
// 操作数据4-聚合操作之分组POST _bulk
{\"index\":{\"_index\":\"test003\
{\"user\":\"zhangsan\北京\{\"index\":{\"_index\":\"test003\
{\"user\":\"lisi\上海\{\"index\":{\"_index\":\"test003\
{\"user\":\"wangwu\深圳\{\"index\":{\"_index\":\"test003\
{\"user\":\"zhaoliu\深圳\
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容